基于设备属性的旋转机械振动诊断专家系统

何青, 杜冬梅, 李晓琴

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院, 北京, 102206)

摘要：为了能够快速有效地对旋转机械的故障进行及时诊断，基于人工智能方法，开发了实用的旋转机械振动诊断专家系统。系统依据所建立的包括转子、轴承和齿轮等关键部件在内的设备属性数据库，计算振动故障特征频率并自动获取振动频谱特征信息，运用诊断知识库中的知识进行正向或混合推理，对旋转机械的工作状态进行监测和诊断。诊断实例表明，系统设计合理，诊断快速正确可靠。

关键词：旋转机械；故障诊断；专家系统；设备属性；知识库；推理机

中图分类号：TP277; TP182          文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2011)S1-0912-06

Expert system for vibration diagnosis of rotating machinery based on equipment property

HE Qing, DU Dong-mei, LI Xiao-qin

(School of Energy Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Abstract: To quickly and effectively diagnosis the rotating machinery fault in time, based on artificial intelligence method, a practical expert system for diagnosis of rotating machinery vibration was developed. According to the established system including the rotor, bearings and gears and other key components, including equipment, property database, the characteristic frequency vibration fault was calculated and the frequency spectrum characteristic information was automatically obtained. Using knowledge in diagnostic knowledge base, positive or mixed reasoning was carried out, and the rotation mechanical working condition monitoring and diagnosis were conducted. The examples show that the system design is reasonable, accurate and reliable.

Key words: rotating machine; fault diagnosis; expert system; equipment property; knowledge base; reasoning engine

机械故障诊断技术是通过对机械设备运行状态的监测，判断设备是否异常，预测设备状况的发展趋势，并对异常设备进行诊断决策，以确定故障的部位及其发生的原因，进一步给出消除故障的具体措施。机械故障诊断技术是综合性极强的技术，它通过机械系统动力学和振动力学等理论深入分析研究各种机械设备各类故障的机理，运用现代测试技术，在线监测机械设备运行过程中的状态参数，如噪声、振动、温度、压力和流量等，借助于信号分析和数据处理技术，从这些状态参量中提取故障特征，并运用人工智能等技术对设备的故障类型进行判断和定位。现今的故障诊断技术是以计算机技术为中心的，并借此建立设备故障诊断系统^[1]。

基于人工智能的设备故障诊断方法主要有专家系统和神经网络等。专家系统是以计算机为基础的一种知识处理系统，它利用领域专家的知识和推理方法，可以解决复杂的实际问题，因而在故障诊断领域应用广泛，例如对汽车、飞行器、汽轮发电机组、锅炉等大型重要设备都开发并应用了故障诊断专家系统。

振动常常伴随着机械设备的运行，振动信号携带着设备运行状况的重要的特征信息。特别是在设备发生故障时，振动信号往往会发生变化，不同的故障类型对应着不同的振动频谱分布，因此，基于频谱的诊断方法得到了广泛的应用。以振动频谱为依据，通过频谱特征的自动提取，获得故障征兆信息，并利用专家经验知识和有效的推理策略，开发旋转机械振动诊断专家系统，具有非常重要的意义和应用价值。

1  故障诊断专家系统结构

一般故障诊断专家系统主要由诊断知识库、诊断推理机、诊断知识获取模块、解释模块、人机交互界面5个部分组成。本文作者开发的旋转机械振动诊断专家系统与上述系统的最大区别在于还有一个设备属性库，如图1所示。

图1  基于设备属性的故障诊断专家系统结构

Fig.1  Structure of fault diagnosis expert system based equipment property

设备属性库存放着具体设备的全部信息，主要包括设备的物理参数和运行参数，是对设备进行诊断的必要数据。诊断知识库存放故障诊断领域专家的知识和经验，知识的数量和质量决定了故障诊断专家系统的性能。诊断推理机利用诊断知识库中的知识，依据一定的推理策略，对征兆数据进行推理，得出诊断结果。诊断知识获取模块通过知识源，包括专家经验、书本知识和文献知识等，获取所需要的诊断知识，并形成诊断知识库。一方面，优秀的专家系统必须依赖于丰富的专家知识；另一方面，知识获取的途径非常有限，从而使得知识获取成为了构建专家系统的瓶颈。解释模块是对系统在处理问题时所使用的知识、方法的解释说明，并可对用户提出的问题进行回答，从而实现专家系统的透明性。人机交互界面是用户与系统进行信息交流的通道，用户通过人机交互界面向系统提供必要的诊断数据，并获取诊断推理结果及其解释，还可以修改扩充诊断知识库^[2-3]。

根据旋转机械组成特点和基于频谱的振动诊断方法要求，本文设计的旋转机械振动诊断专家系统的功能模块如图2所示。

2  数据库

通过数据库来存储和管理被诊断设备的各种数据，包括设备属性和诊断知识等。通过设备属性库，可以非常方便地计算旋转机械关键零部件如转子、滚动轴承和齿轮等的特征频率。诊断知识库则存放各部件的故障特征、原因及措施等诊断知识。

2.1  设备属性库

通过设备属性库存放的设备的物理参数和运行参数，可以方便计算出转子、滚动轴承、齿轮的故障特征频率，如表1～3所示。例如，当转子转速为3 000 r/min时，计算得到转子故障特征频率存储到RotorFrequery表中。如果滚动轴承型号为18，其节径是15 mm，直径是4.67 mm，滚动体个数为14；计算得到滚动轴承故障特征频率；设主动齿轮1的齿数为17，从动齿轮2的齿数为26，则从动轴转速为1 961.53 r/min，计算得到齿轮故障特征频率。将计算得到的各部件的故障频率并储存到数据表中，在进行故障诊断时，系统根据频谱图调用对应的故障频率，提取各故障频率的振幅，通过计算各个故障频率振幅占通频振幅的大小来确定故障的类型。

图2  旋转机械振动诊断专家系统的功能框图

Fig.2  Framework of vibration diagnosis expert system of rotating machine

表1  转子故障特征频率表

Table 1  Fault symptom frequencies of rotor

表2  滚动轴承故障特征频率表

Table 2  Fault symptom frequencies of roll bearing

表3  齿轮故障特征频率表

Table 3  Fault symptom frequencies of gear

2.2  诊断知识库

诊断知识库中以产生式规则的形式存储从知识源获取的诊断知识。由于旋转机械故障种类较多，为便于管理和使用，将旋转机械诊断知识库按转子、轴承、齿轮分为3类，每类诊断知识库中又包括征兆库、规则库、对策库3个诊断知识表。根据不同的诊断零部件，系统只要搜索相应的诊断知识库即可。

(1) 征兆库。征兆库是部件常见故障的故障特征描述。由于系统是基于频谱进行诊断的，因此，故障特征主要是频域的特征描述，其他参数如时域波形和振动趋势等均作为辅助特征。对于滚动轴承和齿轮，不同故障有着不同的频谱特征，一般可通过频谱进行诊断。而对于转子，由于多个故障频谱特征相似，所以，需要通过频谱、波形、振动趋势等多方面的信息才能确诊。

转子、滚动轴承和齿轮的征兆事实分别存储在RFact，BFact和GFact表中，其字段包括征兆代码fact_id、征兆描述fact_des和激活标志mark。

(2) 对策库。对策库存放的是诊断结论，即故障类型及发生故障时应当采取的措施，存储转子、滚动轴承和齿轮对策的数据表分别为RConclusion、BConclusion和GConclusion，其字段包括诊断结论conclusion_id、故障名conclusion_name、故障处理措施measure和激活标志used。

(3) 规则库。规则库中的知识是元知识，是指导诊断推理机如何搜索征兆库与对策库的知识。知识采用产生式规则形式表示，如转子的诊断规则形式为：

IF (S001, VP01) AND (S002, VQ01) AND (S003, VB01) THEN (F01)

存储转子、滚动轴承和齿轮规则的数据表分别为RRule、Brule和GRule，其字段包括规则序号rule_id、规则代码rule_code、结论代码conclusion_id和激活标志used。

3  诊断推理机

诊断推理的实现方法有正向推理、反向推理和正反向混合推理3种，系统根据需要自动选择所需的推理方法。当根据频谱进行正向推理得不出唯一的结论时，再输入其他征兆信息如振动趋势等，然后进行反向推理，推理流程如图3所示。

图3  正反向混合推理流程图

Fig.3  Flow chart of hybrid reasoning

诊断推理的主要过程如下：

(1) 诊断开始，输入信号频谱图，进行正向推理。

(2) 提取频谱图中故障特征频率的振幅，计算各频率振幅的百分比，组成待诊断的征兆样本。

(3) 搜索征兆表，并激活对应的征兆，即mark置为真，并取出fact_id。

(4) 根据fact_id搜索规则表，并激活匹配的所有规则，取出conclusion_id，同时将used置为真，把used为真的所有规则存储于临时数据表Temp。

(5) 若Temp的记录数为1，推理结束，转(8)；若Temp的记录数大于1，转过程(6)进行反向推理。

(6) 清除征兆表和规则表中的激活标志，从Temp中第一个记录取出conclusion_id，并激活规则表中匹配的所有规则，将used置为真，然后搜索征兆表，激活匹配的mark。

(7) 输入振动趋势征兆进行验证，若输入的征兆与fact_des匹配，则推理结束，转过程(8)；若不完全相同，则将Temp中的第一条记录删除，然后取第二条，直到完全相同时再转(8)。

(8) 取出Temp中的conclusion_id，由conclusion_ id搜索结论表，取出conclusion_name和measure，推理结束。

4  应用

4.1  转子故障的诊断

以转子渐变不平衡故障为例。这时，转子振动特征表现为故障频率中基频成分较大，基频振幅大于通频振幅的70%，且振动随着时间逐步增大。

(1) 信号输入：输入故障信号为

式中：f=50 Hz。以采样频率f_s=5 120 Hz对该信号进行采样，采样点数为1 024，并通过快速傅里叶变换(FFT)得到频谱图如图4所示。

图4  转子渐变不平衡故障频谱

Fig.4  Spectrum of gradient unbalance fault of rotor

(2) 特征提取：从图4中自动提取故障特征。转子转速为3 000 r/min，提取到基频1X(50 Hz)振幅A_1X为10 μm，其余分频和倍频幅值均为0。

(3) 诊断推理：首先进行正向推理，得到故障不唯一，需要进行反向推理。然后，补充征兆为振动趋势信息“运行初期振动较低，随时间推移振动逐步升高”，得到诊断结果为转子渐变不平衡。

(4) 维修决策及诊断报告：将诊断对象、方法、依据和对策等，通过OLE与Word连接自动生成诊断报告，如表4所示。

4.2  滚动轴承故障的诊断

以滚动轴承外圈波纹点蚀故障为例。轴承在外圈故障频率及其谐波分量周围出现以轴承旋转频率为间隔的边频带成分。因此，故障信号为：

式中：f=50 Hz，A₁=0.7，A₂=0.6，A₃=0.5，A₄=0.4，A₅=0.3，B₁=1.3。用采样频率f_s=5 120 Hz对该信号进行采样，采样点数为1 024，通过FFT得到图5所示频谱。

表4  转子故障诊断结果

Table 4  Diagnostic results of rotor

图5  滚动轴承故障频谱

Fig.5  Spectrum of roll bearing fault

滚动轴承安装在转速为3 000 r/min轴上，由设备属性库中滚动轴承频率计算得到滚动轴承的外圈故障频率f_o=152.35 Hz，内圈故障频率f_i=247.6 Hz，滚动体故障频率f_b=99.05 Hz，f_c=19.05 Hz，旋转频率f=50 Hz。从谱图中自动提取出故障特征，对应f_o幅值为23.417 μm，2f_o幅值为15.769 μm，3f_o幅值为11.376 μm，边带频率为50 Hz。

通过正向推理诊断，诊断出为外圈波纹点蚀的故障，诊断报告如表5所示。

表5  滚动轴承诊断结果

Table 5  Diagnostic result of roll bearing

5  结论

(1) 以建立设备属性库为基础，开发了基于频谱特征的旋转机械振动诊断专家系统。

(2) 对故障诊断专家系统的结构和功能进行了分析，研究了设备属性库和诊断知识库的建立以及诊断推理方法。通过建立的设备属性库、储存设备的基本参数，据此计算各个零部件的故障特征频率，以供诊断推理使用。

(3) 在诊断知识库建立时，充分考虑了频谱特征的存储和搜索特点。诊断推理机根据征兆自动选择正向推理或正反向混合推理。诊断实例结果表明系统设计合理，诊断正确可靠。

参考文献：

[1] 韩捷, 张瑞林. 旋转机械故障机理及诊断技术[M]. 北京: 机械工业出版社, 1997.
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[2] 李鑫, 罗学科, 张朝英. 旋转机械故障诊断实验专家系统[J]. 装备制造技术, 2009(2): 108-111.
LI Xin, LUO Xue-ke, ZHANG Cao-ying. Development of an expert system based on fault diagnosis of rotating machinery experiment[J]. Equipment Manufacturing Technology, 2009(2): 108-111.

[3] 张杰, 高宪军, 姚劲勃, 等. 基于神经网络与专家系统的故障诊断技术[J]. 吉林大学学报: 信息科学版, 2009, 27(3): 319- 324.
ZHANG Jie, GAO Xian-jun, YAO Jing-bo, et al. Technology of expert system based on neural network[J]. Journal of Jilin University: Information Science, 2009, 27(3): 319-324.

(编辑 李向群)

收稿日期：2011-04-15；修回日期：2011-06-15

通信作者：何青(1962-)，男，江苏扬中人，博士，教授，博士生导师，从事状态监测与故障诊断技术研究；电话：010-61772803; E-mail: heq@ncepu. edu.cn